Datenbeobachtbarkeitstools werden immer wichtiger, da Unternehmen immer mehr auf datengesteuerte Entscheidungen angewiesen sind. Diese Tools werden verwendet, um die Zuverlässigkeit, Konsistenz und Genauigkeit der Daten im gesamten Unternehmen zu unterstützen. Die Beobachtbarkeit von Daten ist für die Entwicklung vertrauenswürdiger Daten und die Diagnose von Datenflussproblemen, die die Geschäftsziele beeinträchtigen, erforderlich geworden. ‍Data-Observability-Tools bieten normalerweise einen umfassenden Einblick in die Datensysteme eines Unternehmens und finden proaktiv Fehler.

Datenbeobachtbarkeit kann als ein Prozess beschrieben werden, der die Möglichkeit bietet, Probleme mit den Daten zu lokalisieren und zu beheben. Tools werden verwendet, um die Daten einer Organisation auf Genauigkeit, Nützlichkeit und Gesundheit zu überwachen. Zur Datenbeobachtbarkeit gehört auch die Beobachtung von Prozessen wie z Datenherkunft und Datenbereinigung. 

Durch den Einsatz von Datenbeobachtungstools können Mitarbeiter, vom Dateningenieur bis zum Marketingmitarbeiter, mit zuverlässigen Daten arbeiten, auf die sie sich verlassen können, ohne dass ihre Computer einfrieren oder heruntergefahren werden. 

Datenbeobachtbarkeitstools können automatisierte Warnungen und Diagnosen bereitstellen, um Probleme im Datenfluss zu identifizieren und zu bewerten. Der Einsatz dieser Tools reduziert Ausfallzeiten und Kommunikationsfehler, indem Datenqualitätsprobleme erkannt und behoben werden, bevor sie Auswirkungen haben.

Datenbeobachtbarkeit vs. Datenüberwachung

Die Datenüberwachung stand an erster Stelle und ist eine Lösung zur Erkennung von Problemen und zur Benachrichtigung der entsprechenden Person oder des entsprechenden Teams – nachdem das Problem aufgetreten ist. 

Im Vergleich dazu ist die Datenüberwachung ein passiver Prozess, während die Datenbeobachtbarkeit als ein proaktiver Prozess betrachtet werden kann, der versucht, das Problem zu lösen, bevor es auftritt, oder während es in Echtzeit auftritt. Wenn die Datenbeobachtbarkeit es Ihnen nicht ermöglicht, dem Problem vorzubeugen, hilft es Ihnen, zu verstehen, warum das Problem besteht, und eine Lösung zu entwickeln. Die Datenbeobachtbarkeit beschränkt sich nicht auf den Datenfluss, sondern bietet einen Überblick über die Datenbestände der Organisation. 

Die Datenüberwachung ist jedoch immer noch ein nützlicher Prozess und kann als Teilbereich der Datenbeobachtung betrachtet werden. Auch für den Aufbau und Betrieb von Microservice-basierten Systemen ist es weiterhin notwendig.

Die drei Säulen der Datenobservability-Tools

Die Datenbeobachtbarkeit stützt sich auf drei Säulen, um den Prozess der Datenpflege und -verwaltung zu unterstützen: Traces, Metriken und Protokolle. Wenn diese „Säulen“ kombiniert werden, können sie einen ganzheitlichen Überblick darüber bieten, wie die Daten verwendet und verändert werden. 

Eine einzelne Säule liefert möglicherweise nicht die Informationen, die zur Erkennung eines Problems oder zur Bereitstellung einer Diagnose erforderlich sind, aber alle drei sollten dazu in der Lage sein. Diese Säulen können auf Websites, Clouds, Server und Microservice-Umgebungen angewendet werden. 

Datenbeobachtbarkeitstools werden normalerweise verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen um die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Datenübermittlung zu beobachten.

Das relativ neuere Konzept der Spuren dient dazu, eine Kette verteilter Ereignisse und das, was zwischen ihnen geschieht, aufzuzeichnen. Verteilte Traces erstellen eine Aufzeichnung der Benutzerreise und aggregieren dann die „Beobachtungen“. Ein Trace zeigt auch Benutzeranfragen, verarbeitete Anfragen durchgängig und Backend-Systeme. Spuren können visuell auf einem angezeigt werden Armaturenbrett.

Ein Open-Source-Tracing-Tool namens Zipkin ist verfügbar. 

Die verteilte Ablaufverfolgung ist besonders nützlich, wenn Daten über mehrere Container-Microservices verarbeitet werden. Traces werden automatisch generiert und sind standardisiert. Da sie die Zeit anzeigen, die der Benutzer für jeden Schritt benötigt, sind sie sowohl funktional als auch einfach zu bedienen. 

Die Vorteile der Rückverfolgung sind:

• Engpässe können deutlich schneller behoben werden. 
• Automatische Benachrichtigung bei Anomalien oder wenn die Website vollständig ausgefallen ist.
• Das Tracing bietet einen Überblick über die verteilten Microservices der Organisation.

Beobachtbarkeitsmetriken sind Software, die eine Reihe von KPIs (Key Performance Indicators) abdeckt, die Einblicke in die Leistung der verschiedenen Systeme einer Organisation bieten können. Bei der Beobachtung einer Website umfassen die Metriken beispielsweise die Antwortzeit, die Spitzenlast und die bearbeiteten Anfragen. Bei der Beobachtung eines Servers umfassen die Messwerte Speichernutzung, Latenz, Fehlerraten und CPU-Kapazität. 

Ein Open-Source-Tool namens Prometheus ist speziell für die Verwendung von Metriken konzipiert. 

Die KPIs können auch Einblicke in den Zustand und die Leistung des Systems geben. Durch die Messung der Systemleistung können umsetzbare Erkenntnisse für Verbesserungen gewonnen werden. 

Metriken liefern auch Warnungen, sodass Teams das System in Echtzeit überwachen können. Metrikwarnungen können verwendet werden, um Ereignisse innerhalb des Systems auf anomale Aktivitäten zu überwachen. (Metriken allein können schwierig für die Diagnose zu verwenden sein, und ein Tagging-System, das typischerweise damit verwendet wird, kann aufgrund der Rechenleistung und des Speicherplatzes, die für alle vom Tagging-System generierten Daten erforderlich sind, schnell zu unerschwinglichen Kosten werden.) 

Protokolle und Protokolldateisoftware verfolgen Ereignisse, die in einem Computersystem stattfinden, wie z. B. Probleme, Fehler und Informationen über den aktuellen Betrieb des Unternehmens. Diese Ereignisse können im Betriebssystem und in anderer Software stattfinden.

Protokolldateien werden computergeneriert und enthalten Informationen über Aktivitäten, Nutzungsmuster und Vorgänge. Protokolle stellen einige der nützlichsten historischen Datensätze der Organisation bereit. Sie verwenden Zeitstempel (sehr nützlich) und „strukturierte“ Protokolle, die Metadaten mit Klartext kombinieren und so die Abfrage und Organisation erleichtern. Protokolle können Antworten auf „Was, Wann, Wer und Wie“-Fragen zur Datenaktivität liefern. 

Ein Protokollaggregationstool namens Grafana Loki steht zum Speichern und Abfragen von Protokollen aller Anwendungen und Infrastruktur des Unternehmens zur Verfügung. (Loki verwendet einen einzigartigen Ansatz und indiziert nur die Metadaten. Dieses Tool lässt sich in Grefana, Prometheus und Kubernetes integrieren.)

Traces vs. Protokolle

Traces werden automatisch generiert und bieten eine Datenvisualisierung, die es einfacher macht, Probleme zu erkennen und zu beheben. Traces funktionieren besser als Protokolle, wenn es darum geht, Kontext für Ereignisse bereitzustellen. Protokolle bieten jedoch Einblicke in Probleme auf Codeebene, die durch Ablaufverfolgungen nicht möglich sind. 

Datenpipelines und Beobachtbarkeit

Die Beobachtbarkeit von Datenpipelines beschreibt die Beobachtung der internen Prozesse einer Pipeline auf Datenanomalien und -probleme. Es bietet ein Verständnis dafür, wie sich die Daten in der Pipeline bewegen und transformieren, und kann für Protokollierung, Metriken und Ablaufverfolgung verwendet werden Datenpipelines. 

Datenpipelines umfassen häufig eine Reihe von Schritten, in denen Daten gesammelt, transformiert und gespeichert werden. Dazu können Prozesse wie Datentransformation, Datenbereinigung und das Herunterladen der Daten gehören. Jeder Schritt kann unterschiedliche Prozesse nutzen und kann sich möglicherweise auf die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten auswirken.

Die für die Beobachtbarkeit der Datenpipeline verwendete Software stellt Informationen zu jedem Schritt der Funktionen der Datenpipeline bereit. Die Software bietet auch Informationen über das Innenleben der Pipeline und wie diese mit bestimmten Arten von Ausgaben korrelieren. Mithilfe dieser Informationen können Datentechniker verstehen, was schief gelaufen ist, und das Problem beheben.

Datenpipelines sammeln Daten aus verschiedenen Quellen. Sie transformieren und reichern die Daten an und machen sie für die Speicherung, den Geschäftsbetrieb und die Analyse verfügbar. Die Bewältigung mehrerer Verarbeitungsschritte erfordert eine kontinuierliche Beobachtung. Für eine schnelle und effiziente Lösung von Problemen ist es notwendig, Datenprobleme zu erkennen, bevor sie sich auf nachgelagerte Anwendungen auswirken. 

Databand.ai ist eine einheitliche Plattform zur Datenbeobachtung, die für Dateningenieure entwickelt wurde. Databand.ai zentralisiert die Metadaten der Pipeline, um eine durchgängige Beobachtbarkeit zu gewährleisten und die Ursache eines Problems schnell zu identifizieren. 

Logstash ist eine kostenlose, offene Datenverarbeitungspipeline, die über eigene Observability-Tools verfügt. Logstasch Bietet Pipeline-Viewer-Funktionen für eine einfache Beobachtung.

So wählen Sie eine Data Observability-Plattform aus

Die Auswahl der besten Datenbeobachtungsplattform für Ihr Unternehmen beginnt mit einer Untersuchung der vorhandenen Datenarchitektur und der Suche nach einer Plattform, die sich problemlos in Ihr System integrieren lässt. 

Idealerweise eine Datenbeobachtungsplattform, die die Daten im Ruhezustand und während sie durch das System fließen, überwacht. Eine funktionierende Datenbeobachtungsplattform wird mit diesen Tools geliefert:

• Ein Armaturenbrett
• Die Möglichkeit, Daten zu verfolgen
• Datenprotokolle
• Beobachtbarkeitsmetriken

Hier sind nur einige der Datenobservability-Plattformen, die die drei Grundpfeiler unterstützen und über ein Dashboard verfügen:

Datenhund: Eine Datenbeobachtungsplattform, die Leistungsmetriken und Ereignisüberwachung für die Infrastruktur und Cloud-Dienste eines Unternehmens bereitstellen kann. Datadogs Plattform kann den Datenfluss durch Server, Datenbanken und Tools beobachten.

Posten: Eine Open-Source-Datenbeobachtungsplattform, die dabei hilft, Engpässe und Fehler zu identifizieren. Sentrys Dank der verteilten Ablaufverfolgung kann die Plattform auch Daten aus verschiedenen Quellen organisieren. Dieser Prozess bietet einen sehr nützlichen Überblick über die Daten an jedem Kontrollpunkt, den die Daten durchlaufen.

Logit.io: Ihre verteilte Tracing-Lösung ermöglicht die Verfolgung wichtiger Ereignisse und zeigt, wie Ressourcen in jeder Anwendung eingesetzt werden. Die Plattform ermöglicht Technikern außerdem den Zugriff auf die Kennzahlen, Ereignisse, Protokolle und Spuren des Unternehmens. Metriken können zum Erstellen von Dashboards, Berichten und Warnungen verwendet werden. Der Logit.io-Plattform kann auch zur Infrastrukturüberwachung, Protokollverwaltung und umfassenden Metrikanalyse verwendet werden.

Grafana Cloud: Eine Datenbeobachtungsplattform, die für Metriken, Protokolle und Traces entwickelt wurde und als die beste Dashboarding-Plattform unterstützt. Grafana-Wolke ist eine offene und zusammensetzbare Observability-Plattform. Es bietet die Flexibilität, Metriken, Protokolle und Traces in Grafana Cloud zu hosten, und unterstützt Mix-and-Match-Tools, um eine Anbieterbindung zu vermeiden.

Neues Relikt: Gelegentlich auch als „New Relic One“ bezeichnet. New Relic ermöglicht es Ihnen, Fehler schnell zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben. Es unterstützt die End-to-End-Beobachtbarkeit und lässt sich in über 440 andere Technologien integrieren. Es verfügt über anpassbare Dashboards und erkennt außerdem automatisch Anomalien oder Leistungsprobleme in allen Apps, Diensten und Protokollen des Unternehmens.

Bild verwendet unter Lizenz von Shutterstock.com

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• Quelle: https://www.dataversity.net/understanding-data-observability-tools/